CN101188447A - 一种载波频偏估计的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种载波频偏估计的方法，包括：接收天线发射信号，并对该发射信号进行匹配滤波，经同步后确定采样时刻，对滤波结果进行采样得到接收数据序列，并将接收天线的接收数据序列组成接收数据矢量；根据接收数据矢量、训练序列构成的训练矩阵、MIMO信道的相关特性和信道的噪声特性，构造接收数据矢量与训练矩阵间的平均对数似然函数；根据平均对数似然函数，确定MIMO信道的载波频偏估计值。该方法能够准确估计相关MIMO信道中的载波频偏，提高MIMO系统的信号检测性能。本发明实施例还公开了一种载波频偏估计的装置。

Description

一种载波频偏估计的方法和装置

技术领域

本发明涉及多入多出(MIMO)系统的信号检测技术，特别涉及一种相关MIMO信道下载波频偏估计的方法和装置。

背景技术

近年来，MIMO技术已得到人们的广泛关注。在MIMO系统中，发端和收端均采用多个天线对无线信号进行发射和接收，能充分利用无线信道的空间分集，从而明显提高系统的频谱效率。

图1为MIMO系统的结构示意图。同其他无线通信系统一样，在MIMO系统中，由于发射机与接收机之间的相对运动以及发射机与接收机振荡器的频率误差，不可避免的会产生载波频偏(CFO)，而载波频偏的存在会使系统性能严重恶化。因此在检测之前，必须进行准确的载波频偏估计，并对频偏进行补偿。

频偏估计的基本思想是：进行频偏估计时，采用特定的训练序列进行，该训练序列在收发两端均有保存，发端将训练序列调制后通过发射天线发送出来，接收机利用接收天线接收到训练序列对应的接收序列后，对其进行解调，并通过一定的算法，与自身保存的训练序列做比较，从而确定载波频偏。

目前，研究MIMO系统中的频偏估计问题时，均假设MIMO信道各条支路相互独立，以此为前提，进行频偏估计。这样的频偏估计事实上并没有考虑MIMO信道各支路之间的相关性，因此在实际应用中具有一定的局限性。

在实际MIMO信道中，各条支路常常具有一定的相关性，在此类MIMO系统中，利用以MIMO信道相互独立为前提的频偏估计方法进行频偏估计时，其频偏估计的准确度会降低，从而进一步降低系统的信号检测性能。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种载波频偏估计的方法，能够准确估计相关MIMO信道下的载波频偏，从而提高系统的信号检测性能。

本发明实施例还提供一种载波频偏估计的装置，利用该装置能够准确估计相关MIMO信道下的载波频偏，从而提高系统的信号检测性能。

为实现上述目的，本发明实施例采用如下的技术方案：

一种载波频偏估计的方法，该方法包括：

接收天线接收发射信号，并对该发射信号进行匹配滤波，经同步后确定采样时刻，对滤波结果进行采样得到接收数据序列，并将接收天线的接收数据序列组成接收数据矢量；

根据接收数据矢量、训练序列构成的训练矩阵、MIMO信道的相关特性和信道的噪声特性，构造接收数据矢量与训练矩阵间的平均对数似然函数；

根据平均对数似然函数，确定MIMO信道的载波频偏估计值。

一种载波频偏估计的装置，该装置包括：接收模块、似然函数模块和频偏估计模块，其中，

所述接收模块，用于接收发射信号，并对该发射信号进行匹配滤波，经同步后确定采样时刻，对滤波结果进行采样得到接收数据序列，并将接收天线的接收数据序列组成接收数据矢量，将该接收数据矢量发送给所述似然函数模块；

所述似然函数模块，用于接收所述接收模块发送的接收数据矢量，并根据接收数据矢量、训练序列构成的训练矩阵、MIMO信道的相关特性和信道的噪声特性，构造接收数据矢量与训练矩阵间的平均对数似然函数，将该平均对数似然函数发送给所述频偏估计模块；

所述频偏估计模块，用于根据接收到的平均对数似然函数，确定MIMO信道的载波频偏估计值。

由上述技术方案可以看出，本发明实施例将对接收天线上接收到的信号进行匹配滤波和采样后的接收数据序列进行组合形成接收数据矢量；根据该接收数据矢量、训练序列构成的训练矩阵、MIMO信道的相关特性和信道的噪声特性，构造接收数据矢量与训练矩阵间的平均对数似然函数；最后根据平均对数似然函数，确定MIMO信道的载波频偏估计值。由于本发明实施例在构造平均对数似然函数时利用到了MIMO信道的相关特性，因此以该平均对数似然函数为依据确定的载波频偏估计值，可以应用于各支路具有相关性的MIMO信道中，实现在相关MIMO信道中准确估计载波频偏，提高系统信号检测性能。

附图说明

图1为MIMO系统的结构示意图。

图2为本发明实施例的相关MIMO信道下载波频偏估计方法的总体流程图。

图3为本发明实施例的相关MIMO信道下载波频偏估计装置的总体结构图。

图4为本发明实施例一中发送端对训练序列进行调制并发射的过程。

图5为本发明实施例一中相关MIMO信道下载波频偏估计方法的具体流程图。

图6为本发明实施例二中相关MIMO信道下载波频偏估计装置的具体结构图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术手段和优点更加清楚明白，以下结合附图并举实施例，对本发明做进一步详细说明。

图2为本发明实施例的相关MIMO信道下载波频偏估计方法的总体流程图。如图2所示，该方法包括：

步骤201，接收天线接收发射信号，并对该发射信号进行匹配滤波，经同步后确定采样时刻，对滤波结果进行采样得到接收数据序列，并将接收天线的接收数据序列组成接收数据矢量。

步骤202，根据接收数据矢量、训练序列构成的训练矩阵、MIMO信道的相关特性和信道的噪声特性，构造接收数据矢量与训练矩阵间的平均对数似然函数。

步骤203，根据平均对数似然函数，确定MIMO信道的载波频偏估计值。

图3为本发明实施例的相关MIMO信道下载波频偏估计装置的总体结构图。如图3所示，该装置300包括：接收模块310、似然函数模块320和频偏估计模块330，其中，

在该装置300中，接收模块310，用于接收发射信号，并对该发射信号进行匹配滤波，经同步后确定采样时刻，对滤波结果进行采样得到接收数据序列，并将所有接收天线的接收数据序列组成接收数据矢量，将该接收数据矢量发送给似然函数模块320。

似然函数模块320，用于接收所述接收模块发送的接收数据矢量，并根据接收数据矢量、训练序列构成的训练矩阵、MIMO信道的相关特性和信道的噪声特性，构造接收数据矢量与训练矩阵间的平均对数似然函数，将该平均对数似然函数发送给频偏估计模块330。

频偏估计模块330，用于根据接收到的平均对数似然函数，确定MIMO信道的载波频偏估计值。

上述即为对本发明实施例的MIMO信道下载波频偏估计的总体概述，下面通过具体实施例说明本发明的具体实施方式。

实施例一：

在本实施例中，发端和收端均采用集中式天线，并且发端和收端均采用同一个振荡器的MIMO系统。这样，发端各发射天线与收端各个接收天线之间的时延和频偏均相同，即整个MIMO系统只具有一个时延和一个频偏。系统信道为平坦衰落MIMO信道，其各支路之间可以具有任意的相关系数，但各支路之间的相关系数不能全为1，也即各支路的信道特性不完全相同。在实际系统中，各支路的信道特性完全相同的概率很小。

假定在M_T根发射天线、M_R根接收天线的MIMO系统中，利用训练序列对载波频偏进行估计。

图4为本发明实施例一中发送端对训练序列进行调制并发射的过程。如图4所示，该过程包括：

(1)在发送端，为各个发射天线选择一组训练序列：

a_l[n]，l＝1，2，…，M_T n＝1，2，…，N，其中N为训练序列长度，l为发射天线的索引，a_l[n]可以为任意序列，只要保持收发两端保存的序列相同即可。

(2)将各个发射天线上的训练序列a_l[n]分别通过脉冲成形滤波器，与脉冲波形φ(t)相乘，得到M_T个发射天线上的发射信号：

$s_l\left(t\right)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{a}_l\left[n\right]\mathrm{\φ}(t-\mathrm{nT}),l=\mathrm{1,2},...,M_T$

其中T为符号持续时间。

(3)将M_T个发射天线上的发射信号s_l(t)分别通过M_T个发射天线发射出去。

在接收端，接收经过相关MIMO信道的发射信号，并对该信号进行处理从而得到频偏估计。具体地，收端对接收信号的处理包括前端处理和频偏估计两个部分。

图5为本发明实施例一中相关MIMO信道下载波频偏估计方法的具体流程图。如图5所示，该方法包括：

步骤501，各个接收天线接收信号并进行匹配滤波。

本步骤中，所有接收天线对信号进行接收、匹配滤波的过程相同。这里以第k个接收天线为例说明该过程。

设接收滤波器的时域特性为φ(t)，匹配于发端的φ(t)。滤波后得到第k个接收天线上的基带接收信号为

$r_k\left(t\right)=\underset{l=1}{\overset{M_T}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{\mathrm{kl}}{e}^{\mathrm{j\ω}(t-\mathrm{\τ})}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{a}_l\left[n\right]g(t-\mathrm{nT}-\mathrm{\τ})+n_k(t-\mathrm{\τ}),k=\mathrm{1,2},...,M_R$

其中，M_R为接收天线数，g(t)＝φ(t)*φ(t)，*表示卷积，h_kl表示第l个发射天线与第k个接收天线之间的信道增益，τ和ω分别为收端与发端之间的时延和(角)频偏，n_k(t)表示双边功率谱密度为N₀/2的零均值加性白高斯噪声(AWGN)。

步骤502，接收机在完成时间同步后，确定采样时刻，并对滤波结果进行采样。

本步骤中，对各个接收天线上匹配滤波后的基带信号以1/T的速率进行采样，得到接收数据序列。以第k个接收天线为例，对应该接收天线进行采样为：

$r_k\left(\mathrm{mT}\right)=r_k(\mathrm{mT}+\mathrm{\τ})$

$=\underset{l=1}{\overset{M_T}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{\mathrm{kl}}{e}^{\mathrm{jm\ωT}}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{a}_l\left[n\right]g(\mathrm{mT}-\mathrm{nT})+n_k\left(\mathrm{mT}\right)---\left(1\right)$

定义ε＝ωT为归一化(角)频偏，也即载波频偏估计的对象。同时，采用满足奈奎斯特准则的传输波形，即g(t)满足：

$g\left(\mathrm{nT}\right)=\left\{\begin{array}{cc}1& n=0\\ 0& n\≠0\end{array}\right.---\left(2\right)$

将(2)式代入(1)即可以得到第k个接收天线上的接收数据序列：

$r_k\left[m\right]=\underset{l=1}{\overset{M_T}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{\mathrm{kl}}{e}^{\mathrm{jm\ϵ}}{a}_l\left[m\right]+n_k\left[m\right],m=\mathrm{1,2},...,N$

步骤503，按照步骤501和步骤502的方式得到所有接收天线上的接收数据序列后，将这M_R个接收天线上的接收数据序列r_k[m]排列成以下接收数据矢量：

$r={[r_1^T,r_2^T,...,r_{M_R}^T]}^T---\left(3\right)$

其中，r_k＝[r_k[1]，r_k[2]，…，r_k[N]]^T表示第k个接收天线上的接收数据序列，r_k[i]表示第k个接收天线上接收数据序列中的第i个符号。

步骤504，根据接收数据矢量、训练序列构成的训练矩阵、MIMO信道的相关特性和信道的噪声特性，构造接收数据矢量与训练矩阵间的平均对数似然函数。

本步骤中，构造接收数据矢量与训练矩阵间的平均对数似然函数的具体方式为：

考虑瑞利平坦衰落信道模型，则信道增益h_kl为具有单位方差的零均值循环对称复高斯(ZMCSCG)随机变量，即h_kl～CN(0，1)。同时本发明实施例还考虑了MIMO信道各条支路的信道增益之间的相关性，其互相关矩阵定义为R_h＝E{hh^H}，其中 $h={[h_1^T,h_2^T,...,h_{M_R}^T]}^T.$ 另外，假设各接收天线上的噪声相互独立，则n_k为相互独立的ZMCSCG随机变量序列，有 $E\left\{n{n}^H\right\}=N_0{I}_{{\mathrm{NM}}_R}$ ，其中， $n={[n_1^T,n_2^T,..,n_{M_R}^T]}^T,$ N₀为高斯白噪声的单边功率谱密度。

接收信号在未知参数ε和h下的条件似然函数可以表示为

$p\left(r\right|\mathrm{\ϵ},h)={\left(\mathrm{\π}{N}_0\right)}^{-{\mathrm{NM}}_R}\exp \{-\frac{1}{N_0}\underset{k=1}{\overset{M_R}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|r_k-\mathrm{\Γ}\left(\mathrm{\ϵ}\right)A{h}_k\left|\right|}^2\}---\left(4\right)$

其中， $r={[{r_1^T,r}_2^T,...,r_{M_R}^T]}^T$ 即为公式(1)所示的r，Γ(ε)＝diag{e^jε，e^j2ε，…，e^JNε}。令 $Z\left(\mathrm{\ϵ}\right)=\mathrm{\Γ}\left(\mathrm{\ϵ}\right)A\⊗I_{M_R},$ 其中

表示矩阵的Kronecker乘积，M_R为MIMO系统中接收天线的个数， $A=[a_1,a_2,...,a_{M_T}]$ 为训练矩阵，a_l＝[a_l[1]，a_l[2]，…，a_l[N]]^T为第l根发射天线使用的训练序列。则式(4)变为

$p\left(r\right|\mathrm{\ϵ},h)={\left(\mathrm{\π}{N}_0\right)}^{{-\mathrm{NM}}_R}\exp \{-\frac{1}{N_0}{\left|\right|r-Z\left(\mathrm{\ϵ}\right)h\left|\right|}^2\}---\left(5\right)$

$={\left(\mathrm{\π}{N}_0\right)}^{-{\mathrm{NM}}_R}\exp \{-\frac{1}{N_0}[\mathrm{const}-2\mathrm{Re}\left\{r^{H}Z\left(\mathrm{\ϵ}\right)h\right\}+h^H{Z}^H\left(\mathrm{\ϵ}\right)Z\left(\mathrm{\ϵ}\right)h\left]\right\}$

其中，(·)^H表示取赫密特共轭。从式(5)中可以看出，条件似然函数中除了待估计的参数ε外，还包含未知参数h。本实施例中，假定信道是瑞利平坦衰落信道模型，然后将似然函数关于h求统计平均，得到平均对数似然函数。

为了构造平均对数似然函数，本实施例首先需要将条件似然函数表示成实数形式。令

$\hat{r}={\left[\mathrm{Re}\right\{r^{H}Z\left(\mathrm{\ϵ}\right)\},-\mathrm{Im}\{r^{H}Z\left(\mathrm{\ϵ}\right)\left\}\right]}^T$

$\hat{h}={[\mathrm{Re}{\left\{h\right\}}^T,\mathrm{Im}{\left\{h\right\}}^T]}^T$

$\hat{Z}=\frac{1}{2}\left[\begin{array}{cc}\mathrm{Re}\left\{Z^H\left(\mathrm{\ϵ}\right)Z\left(\mathrm{\ϵ}\right)\right\}& -\mathrm{Im}\left\{Z^H\left(\mathrm{\ϵ}\right)Z\left(\mathrm{\ϵ}\right)\right\}\\ \mathrm{Im}\left\{Z^H\left(\mathrm{\ϵ}\right)Z\left(\mathrm{\ϵ}\right)\right\}& \mathrm{Re}\left\{Z^H\left(\mathrm{\ϵ}\right)Z\left(\mathrm{\ϵ}\right)\right\}\end{array}\right]$

则有 $2\mathrm{Re}\left\{r^{H}Z\left(\mathrm{\ϵ}\right)h\right\}=2{\hat{r}}^T\hat{h},$ $h^H{Z}^H\left(\mathrm{\ϵ}\right)Z\left(\mathrm{\ϵ}\right)h=2{\hat{h}}^T\hat{Z}\hat{h},$ 从而条件似然函数变为

$p\left(\hat{r}\right|\mathrm{\ϵ},\hat{h})={\left(\mathrm{\π}{N}_0\right)}^{{-\mathrm{NM}}_R}\exp \{-\frac{1}{N_0}[\mathrm{const}-2{\hat{r}}^T\hat{h}+2{\hat{h}}^T\hat{Z}\hat{h}\left]\right\}$

在瑞利平坦衰落信道下，信道增益h的联合概率密度函数(PDF)为 $p\left(h\right)={\mathrm{\π}}^{{-M}_R{M}_T}\exp \{-h^H{R}_h^{-1}h\},$ 采用和上面同样的方法，令 ${\hat{R}}_h^{-1}=\frac{1}{2}\left[\begin{array}{cc}\mathrm{Re}\left\{R_h^{-1}\right\}& -\mathrm{Im}\left\{R_h^{-1}\right\}\\ \mathrm{Im}\left\{R_h^{-1}\right\}& \mathrm{Re}\left\{R_h^{-1}\right\}\end{array}\right],$ 则PDF可以表示成实数形式： $p\left(\hat{h}\right)={\mathrm{\π}}^{-M_R{M}_T}\exp \{-2{\hat{h}}^T{\hat{R}}_h^{-1}\hat{h}\}.$

然后通过将条件似然函数

对

求统计平均，得到平均对数似然函数：

$p\left(\hat{r}\right|\mathrm{\ϵ})=\∫p\left(\hat{r}\right|\mathrm{\ϵ},\hat{h})p\left(\hat{h}\right)d\hat{h}$

$=\mathrm{const}\×\exp \left\{\frac{1}{N_0}{\hat{r}}^T{(2\hat{Z}+2N_0{\hat{R}}_h^{-1})}^{-1}\hat{r}\right\}$

对以上的平均对数似然函数取对数，便得到对数似然函数：

$\ln p\left(\hat{r}\right|\mathrm{\ϵ})=\mathrm{const}+\frac{1}{N_0}{\hat{r}}^T{(2\hat{Z}+2N_0{\hat{R}}_h^{-1})}^{-1}\hat{r}$

利用实数矩阵和复数矩阵之间的关系，可以再将得到的平均对数似然函数还原为复数形式：

$\ln p\left(r\right|\mathrm{\ϵ})=\mathrm{const}+\frac{1}{N_0}{r}^{H}Z\left(\mathrm{\ϵ}\right){[Z^H\left(\mathrm{\ϵ}\right)Z\left(\mathrm{\ϵ}\right)+N_0{R}_h^{-1}]}^{-1}{Z}^H\left(\mathrm{\ϵ}\right)r---\left(6\right)$

最后，将式(6)进行一些整理，便得到构造的平均对数似然函数：

$f\left(\mathrm{\ϵ}\right)=\ln p\left(r\right|\mathrm{\ϵ})=r^H[\mathrm{\Γ}\left(\mathrm{\ϵ}\right)\⊗I_{M_R}]G[{\mathrm{\Γ}}^H\left(\mathrm{\ϵ}\right)\⊗I_{M_R}]r---\left(7\right),$

其中，

$G=(A\⊗I_{M_R}){(A^{H}A\⊗I_{M_R}+N_0{R}_h^{-1})}^{-1}(A^H\⊗I_{M_R}).$

也即，本步骤中构造的平均对数似然函数为 $f\left(\mathrm{\ϵ}\right)=\ln p\left(r\right|\mathrm{\ϵ})=r^H[\mathrm{\Γ}\left(\mathrm{\ϵ}\right)\⊗I_{M_R}](A\⊗I_{M_R}){(A^{H}A\⊗I_{M_R}+N_0{R}_h^{-1})}^{-1}(A^H\⊗I_{M_R})[{\mathrm{\Γ}}^H\left(\mathrm{\ϵ}\right)\⊗I_{M_R}]r.$ 由上述可以看出，本发明实施例中构造的平均对数似然函数是根据MIMO信道的互相关特性进行的，因此其似然函数适用于相关MIMO信道。

步骤505，根据平均对数似然函数，确定MIMO信道的载波频偏估计值。

本步骤中，确定MIMO信道的载波频偏估计值的具体方式为，获取平均对数似然函数取最大值时载波频偏的取值，并将该取值作为载波频偏估计值。

至此，本发明实施例一的方法流程结束。

由上述公式(7)可以看出，事实上，构造平均对数似然函数可以分为两步进行，首先是G矩阵的构造，而后是公式(7)中平均对数似然函数的构造。在实施例一中这两步均是在形成接收数据矢量后进行的。

其实，G矩阵的构造也可以在接收数据矢量形成前进行。由于G矩阵的构造只需要信道的互相关特性，不需要系统的实时数据，因此可以在系统中保存G矩阵，从而减小系统开销，在接收到训练序列对应的数据后，再进行接收数据矢量的形成，和根据G矩阵构造平均对数似然函数的过程。

通过上述流程得到的载波频偏估计，由于其平均对数似然函数的构造是根据相关MIMO信道进行的，因此以该似然函数为依据进行的频偏估计即可以适用于相关MIMO信道。

实施例二：

图6为本发明实施例二中相关MIMO信道下载波频偏估计装置的具体结构图。如图6所示，该装置600包括：接收模块610、似然函数模块620和频偏估计模块630。其中，接收模块610包括接收子模块611、匹配滤波子模块612、同步子模块613和采样子模块614。

在该装置600的接收模块610中，接收子模块611，用于接收发射信号，并将该信号发送给匹配滤波子模块612和同步子模块613。匹配滤波子模块612，用于对接收子模块611转发的信号进行匹配滤波，并将滤波后的结果发送给同步子模块613。

同步子模块613，用于接收接收子模块611转发的信号和匹配滤波子模块612发送的滤波结果，并确定采样时刻，将各个接收天线上的对应采样时刻开始的匹配滤波结果发送给采样子模块614。采样子模块614，用于对接收到的匹配滤波结果进行采样得到接收数据序列，并将所有接收天线的接收数据序列组成接收数据矢量，发送给似然函数模块620中的平均对数似然函数构造子模块622。

在似然函数模块620中，G矩阵构造子模块621，用于根据训练序列构成的训练矩阵、MIMO信道的相关特性和信道的噪声特性，构造G矩阵，并将构造的G矩阵发送给平均对数似然函数子模块622。平均对数似然函数构造子模块622，用于接收接收模块610中采样模块614发送的接收数据矢量和G矩阵构造子模块621发送的G矩阵，并根据接收数据矢量和G矩阵构造平均对数似然函数，将构造结果发送给频偏估计模块630。

频偏估计模块630，用于根据接收到的平均对数似然函数，确定MIMO信道的载波频偏估计值。

由上述两个实施例可见，本发明实施例将对各个接收天线上接收到的信号进行匹配滤波和采样后的接收数据序列进行组合形成接收数据矢量；根据该接收数据矢量、训练序列构成的训练矩阵、MIMO信道的相关特性和信道的噪声特性，构造接收数据矢量与训练矩阵间的平均对数似然函数；最后根据平均对数似然函数，确定相关MIMO信道的载波频偏估计值。由于本发明在构造平均对数似然函数时利用到了MIMO信道的相关特性，因此以该平均对数似然函数为依据确定的载波频偏估计值，可以应用于各支路具有相关性的MIMO信道中，实现在相关MIMO信道中准确估计载波频偏，提高系统信号检测性能的目的。

同时，由于本发明实施例基于的平均最大似然(ML)不需要信道信息，仅需要信道相关统计信息，因此在进行实际构造平均对数似然函数时，可以首先在系统中保存G矩阵，根据接收数据和保存的G矩阵构造平均对数似然函数，提高了进行载波频偏时的实时处理能力。

以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种载波频偏估计的方法，其特征在于，该方法包括：

接收天线接收发射信号，并对该发射信号进行匹配滤波，经同步后确定采样时刻，对滤波结果进行采样得到接收数据序列，并将接收天线的接收数据序列组成接收数据矢量；

根据接收数据矢量、训练序列构成的训练矩阵、MIMO信道的相关特性和信道的噪声特性，构造接收数据矢量与训练矩阵间的平均对数似然函数；

根据平均对数似然函数，确定MIMO信道的载波频偏估计值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述匹配滤波为，利用与发送端的脉冲成形滤波相匹配的滤波器对接收到的信号进行滤波。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将接收天线的接收数据序列组成接收数据矢量为： $r={[r_1^T,r_2^T,\·\·\·,r_{M_R}^T]}^T,$ 其中，r_k＝[r_k[1]，r_k[2]，…，r_k[N]]^T，为第k根接收天线的接收数据矢量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练序列构成的训练矩阵为：以每根发射天线采用的训练序列为列向量，将列向量按照发射天线的顺序排列，构成训练矩阵。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构造接收数据矢量与训练矩阵间的平均对数似然函数包括，

构造G矩阵， $G=(A\⊗I_{M_R}){(A^{H}A\⊗I_{M_R}+N_0{R}_h^{-1})}^{-1}(A^H\⊗I_{M_R}),$

根据G矩阵，构造平均对数似然函数

$f\left(\mathrm{\ϵ}\right)=\ln p\left(r\right|\mathrm{\ϵ})=r^H[\mathrm{\Γ}\left(\mathrm{\ϵ}\right)\⊗I_{M_R}]G[{\mathrm{\Γ}}^H\left(\mathrm{\ϵ}\right)\⊗I_{M_R}]r,$

其中，Γ(ε)＝diag{e^Jε，e^j2ε，…，e^JNε}，

表示矩阵的Kronecker乘积，(·)^H表示取赫密特共轭，I_MR为单位矩阵，M_R为MIMO系统中接收天线的个数， $A=[a_1,a_2,\·\·\·,a_{M_T}]$ 为训练矩阵，a_l＝[α_l[1]，α_l[2]，…，α_l[N]]^T为第l根发射天线使用的训练序列，R_h为MIMO信道的相关矩阵，N₀为高斯白噪声的单边功率谱密度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述构造G矩阵在形成接收数据矢量前进行，或在形成接收数据矢量后进行。

7.根据权利要求1到6中任意一项所述的方法，其特征在于，所述确定MIMO信道的载波频偏估计值为：获取平均对数似然函数取最大值时，载波频偏的取值，并将该取值作为载波频偏估计值。

8.一种载波频偏估计的装置，其特征在于，该装置包括：接收模块、似然函数模块和频偏估计模块，其中，

所述接收模块，用于接收发射信号，并对该发射信号进行匹配滤波，经同步后确定采样时刻，对滤波结果进行采样得到接收数据序列，并将接收天线的接收数据序列组成接收数据矢量，将该接收数据矢量发送给所述似然函数模块；

所述似然函数模块，用于接收所述接收模块发送的接收数据矢量，并根据接收数据矢量、训练序列构成的训练矩阵、MIMO信道的相关特性和信道的噪声特性，构造接收数据矢量与训练矩阵间的平均对数似然函数，将该平均对数似然函数发送给所述频偏估计模块；

所述频偏估计模块，用于根据接收到的平均对数似然函数，确定MIMO信道的载波频偏估计值。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述接收模块包括接收子模块、匹配滤波子模块、同步子模块和采样子模块，其中，

所述接收子模块，用于接收发射信号，并将该信号发送给所述匹配滤波子模块和所述同步子模块；

所述匹配滤波子模块，用于对所述接收子模块转发的信号进行匹配滤波，并将滤波后的结果发送给所述同步子模块；

所述同步子模块，用于接收所述接收子模块转发的信号和所述匹配滤波子模块发送的滤波结果，并确定采样时刻，将对应采样时刻开始的滤波结果发送给所述采样子模块；

所述采样子模块，用于对接收到的滤波结果进行采样得到接收数据序列，并将接收天线的接收数据序列组成接收数据矢量，发送给所述似然函数模块。

10.根据权利要求8或9所述的装置，其特征在于，所述似然函数模块包括G矩阵构造子模块和平均对数似然函数构造子模块，其中，

所述G矩阵构造子模块，用于根据训练序列构成的训练矩阵、MIMO信道的相关特性和信道的噪声特性，构造G矩阵，并将构造的G矩阵发送给所述平均对数似然函数子模块；

所述平均对数似然函数构造子模块，用于接收所述接收模块发送的接收数据矢量和所述G矩阵构造子模块发送的G矩阵，并根据接收数据矢量和G矩阵构造平均对数似然函数，将构造结果发送给所述频偏估计模块。

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